ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE INVENTORY PADA PT. TELEKOMUNIKASI INDONESIA WILAYAH JAKARTA BARAT

(1)

ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE INVENTORY PADA PT. TELEKOMUNIKASI

INDONESIA WILAYAH JAKARTA BARAT

Alfa Lucianto Suwandi 1401118195

Hendry Hartono

Abstract

The purpose of this study was to determine the amount of inventory to an order back, knowing the amount of inventory in future periods. This study used a descriptive study with quantitative research. With Forecasting method to produce the number of bookings for the supply of internet modem and modem televise 1603.046 units of 829.4848 units. With EOQ method produces optimal number of reservations to the Internet modem at 295.21 units in reorder point reached 1833.176 units. Modem Television at 143.99 units in reorder point reached 853.08 units. And the results of the study was the number of inventory items for sale in the coming period amounted to 1603.046 unit 829.4848 modem Internet modem and television.

Keywords: Inventory, Economic Order Quantity, Forecasting.

Abstrak

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui besarnya jumlah persediaan untuk melakukan pemesanan kembali, mengetahui jumlah persediaan di periode mendatang. Penelitian ini menggunakan studi bersifat deskriptif dengan jenis penelitian kuantitatif.Dengan metode Forecasting menghasilkan jumlah pemesanan untuk persediaan modem internet sebesar 1.603,046 unit dan modem televisi sebesar 829,4848 unit. Dengan metode EOQ menghasilkan jumlah pemesanan optimal untuk modem internet sebesar 295,21 unit pada titik pemesanan kembali mencapai 1.833,176 unit. Modem televisi sebesar 143,99 unit pada titik pemesanan kembali mencapai 853,08 unit. Dan dari hasil penelitian ternyatajumlah persediaan barang untuk penjualan di periode mendatang adalah sebesar 1.603,046 unit modem internet dan 829,4848 modem televisi.

Kata Kunci: Persediaan, Economic Order Quantity, Forecasting.

(2)

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Perusahaan informasi dan komunikasi merupakan perusahaan yang sangat penting dalam membantu meningkatkan perkembangan informasi dan komunikasi dalam negeri. PT. Telekomunikasi Indonesia, Tbk, merupakan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang bergerak di bidang informasi dan komunikasi yang menyediakan jasa dan jaringan telekomunikasi secara lengkap di Indonesia.

Perkembangan informasi dan komunikasi yang diterapkan PT. Telekomunikasi Indonesia telah berhasil. Hal ini didukung dengan adanya hasil realisasi produk perusahaan kepada konsumen dalam bentuk jasa. Produk tersebut adalah internet dan siaran televisi. Untuk mendukung pelayanan jasa tersebut, maka Telkom menyediakan persediaan barang berupa modem internet dan modem televisi.

Tabel 1.1 Data Penjualan Modem PT. Telkom Indonesia wilayah Jakarta Barat dalam unit.

Bulan

2013 2014

Modem Internet

Modem Televisi

Januari 1017 1108 326

Februari 1041 1505 589

Maret 1331 1426 750

April 1637 1472 720

Mei 1426 1423 768

Juni 1075 1411 801

Juli 1292 1799 1034

Agustus 1057 1155 577

September 1590 1388 561

Oktober 1085 1468 601

November 1050 1563 1209

Desember 1570 1712 517

Total 15171 17430 8453

25883 70,6%

Sumber: Data perusahaan yang diolah (2013, 2014)

Berdasarkan data tabel hasil realisasi di atas menunjukkan bahwa pada tahun

2014 terjadi peningkatan penjualan produk sebesar 70.6% karena adanya produk

baru untuk siaran televisi. Di tahun 2014 terjadi peningkatan permintaan di beberapa

bulan seperti Januari, Februari, Maret, Juni, Juli, Agustus, Oktober, November, dan

(3)

Desember. Sedangkan modem televisi dimulai pada awal tahun 2014. Penyebab terjadinya persediaan modem yang tidak mencukupi berasal dari meningkatnya permintaan konsumen seperti, permintaan bulk untuk High Risk Building seperti apartemen, kantor, mall, dan perumahan yang disebabkan oleh promo perusahaan Telkom kepada calon pelanggan, dan kegiatan penjualan misalnya ke komunitas- komunitas. Sedangkan penyebab terjadinya sisa persediaan modem di gudang karena adanya pengaruh terhadap alat produksi yang tidak berada di alamat pelanggan, jumlah hari kerja yang sedikit dalam sebulan karena adanya hari libur, jumlah petugas sales yang berkurang karena dipecat tidak memenuhi target, adanya masalah dengan perangkat teknologi, dan faktor cuaca seperti musim hujan yang mengakibatkan banjir, dan juga kemacetan di jalan, sehingga mengakibatkan transaksi penjualan yang menurun. Berdasarkan hasil wawancara dan data di atas, pada tahun 2014 permintaan modem internet dan modem televisi melebihi dari persediaan yang ada.

Tabel 1.2 Data Persediaan Modem PT. Telkom Indonesia wilayah Jakarta Barat

Bulan

2013 2014

Modem Internet

Modem Televisi

Januari 1150 1400 350

Februari 1279 1225 428

Maret 1422 1313 579

April 1589 1477 800

Mei 1520 1460 812

Juni 1100 1454 855

Juli 1250 1639 733

Agustus 1431 1700 698

September 1325 1389 637

Oktober 1450 1401 556

November 1233 1615 635

Desember 1468 1589 610

Total 16217 17662 7693

25355 56,34%

Sumber: Data perusahaan yang diolah (2013, 2014)

Penulis memilih Telkom sebagai objek penelitian karena Telkom merupakan

perusahaan milik negara atau bagian dari BUMN. Permasalahan ini terkait dalam

bidang operasional apakah pengendalian persediaan telah berjalan dengan baik atau

tidak. Dengan melihat indikator-indikator dari metode penelitian seperti Demand,

(4)

Cost per unit, Ordering Cost, Holding Cost, dan Lead Time. Menggunakan metode EOQ akan menjelaskan jumlah persediaan yang optimal dengan biaya pemesanan yang sekecil mungkin, menurut Krajewski, Malhotra, dan Ritzman dalam buku Operations Management.

Seiring berkembangnya teknologi dan informasi, permintaan dan kebutuhan masyarakat terhadap internet semakin bertambah. Permintaan dan kebutuhan tersebut bisa dilihat dari bertambahnya pembangunan properti dimana-mana, pembangunan tersebut berupa apartemen, hotel, dan kompleks perumahan. Hal ini bisa diprediksi bahwa akan adanya permintaan terhadap modem internet dan televisi dengan ukuran pemesanan yang besar. Operasional yang merupakan penjelasan yang variabel dijadikan pedoman untuk melakukan suatu kegiatan atau pekerjaan. Operasional juga merupakan hal subjektif karena disusun berdasarkan keinginan orang yang akan melakukan pekerjaan. Operasional mengacu pada target pekerjaan yang dicapai, berisi pembatasan konsep, tempat, dan waktu, dan bersifat aksi, tindakan, atau pelaksanaan suatu kegiatan. Dalam melakukan suatu bisnis, sebuah perusahaan bergerak untuk menyediakan kebutuhan dan permintaan dari para konsumen bertujuan untuk mendapatkan laba atau keuntungan melalui aktivitas penjualan produk atau jasa yang dihasilkan. Keberhasilan perusahaan dalam mendistribusi produk dengan bantuan teknologi sering dihadapkan pada masalah bagaimana kinerja manajemen operasional dalam industri bekerja secara efektif dan efisien. Persaingan industri yang semakin ketat mengharuskan perusahaan untuk lebih efektif dan efisien dalam melayani, memproduksi, dan mendistribusikan bahan baku agar produksi perusahaan berjalan dengan lancar dan kebutuhan masyarakat dapat terpenuhi.

Pengendalian persediaan adalah salah satu aspek penting yang perlu

diperhatikan perusahaan untuk kelancaran pelayanan dan penjualan, serta agar dapat

memenuhi kebutuhan permintaan masyarakat. Agar proses operasional suatu

perusahaan dapat berjalan dengan baik, maka diperlukan adanya komunikasi antara

bagian produksi dan bagian persediaan. Oleh karena itu, bagian persediaan harus bisa

meramalkan semua permintaan dari konsumen dan pelanggan, dan mengendalikan

persediaan dengan baik sehingga tidak terjadi kekurangan barang ataupun

penumpukkan barang. Karena pada umumnya perusahaan seringkali mengalami

kesulitan dalam memprediksi, dan bahkan tidak mempunyai prediksi jumlah

(5)

permintaan pelanggan pada periode-periode berikutnya, sehingga sangat berpengaruh terhadap biaya yang dikeluarkan perusahaan.

Dari hasil wawancara dengan seorang manajer di perusahaan PT.

Telekomunikasi Indonesia wilayah Jakarta Barat, ditemukan bahwa persediaan modem dalam setahun terakhir tidak mencukupi. Telkom juga mengalami kesulitan dalam menentukan jumlah persediaan yang tepat. Dan Telkom tidak memiliki metode perhitungan untuk persediaan barang, hanya menggunakan semacam aplikasi data penjualan tahun terakhir lalu ditambah dengan 10% dari persediaan pengaman.

Dampak dari permasalahan tersebut menyebabkan pelayanan perusahaan ke konsumen menjadi terganggu.

Berdasarkan persediaan yang tidak mencukupi yang ditemukan pada perusahaan PT. Telekomunikasi Indonesia di wilayah Jakarta Barat, jika dibiarkan maka akan menyebabkan dampak yang kemungkinan terjadi pada perusahaan, seperti berkurangnya penjualan produk akibat menurunnya kepuasan pelanggan, bertambahnya biaya pengeluaran akibat jumlah penyimpanan yang berlebihan dan perawatan barang, dan memungkinkan bertambahnya biaya pengeluaran perusahaan untuk mengganti produk, dan jika dibiarkan terus-menerus perusahaan bisa decline.

Maka dari itu peneliti ingin melakukan penelitian mengenai “Analisis Pengendalian Persediaan dengan menggunakan metode inventory pada PT.

Telekomunikasi Indonesia wilayah Jakarta Barat”. Penulis memilih judul tersebut sebagai pembahasan dalam pembuatan skripsi karena ingin mengetahui jumlah persediaan untuk penjualan di periode mendatang. Harapan dari hasil penelitian ini, yaitu sebagai solusi dalam menentukan jumlah persediaan barang yang tepat.

1.2 Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah, permasalahan dalam penelitian ini dapat diidentifikasi sebagai berikut :

1) Berapakah jumlah persediaan untuk melakukan pemesanan kembali dengan menggunakan metode Economic Order Quantity pada PT.

Telekomunikasi Indonesia wilayah Jakarta Barat?

2) Berapa jumlah persediaan untuk penjualan di periode mendatang?

(6)

1.3 Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini untuk menentukan nilai-nilai yang digunakan dalam perencanaan dan pengendalian persediaan dengan menggunakan metode inventory adalah sebagai berikut:

1. Mengetahui besarnya jumlah persediaan untuk melakukan pemesanan kembali.

2. Mengetahui jumlah persediaan di periode mendatang.

BAB 3

METODE PENELITIAN

3.1 Jenis dan Metode Penelitian

Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah bersifat deskriptif kuantitatif. Menurut Sugiyono (2007:11), penelitian deskriptif adalah penelitian yang dilakukan untuk mengetahui nilai variable mandiri, baik satu variabel atau lebih tanpa membuat perbandingan, atau menghubungkan dengan variabel yang lain.

Penelitian deskriptif dapat dilakukan secara kuantitatif dengan menggunakan perhitungan matematis.

Tabel 3.1 Jenis Metode Penelitian Tujuan

Penelitian

Jenis Penelitian

Metode Penelitian

Analisis Unit Waktu Penelitian T-1 Deskriptif Survey PT. Telkom

Indonesia

Cross Sectional T-2 Deskriptif Survey PT. Telkom

Indonesia

Cross Sectional

Keterangan:

T-1 : Untuk mengetahui besarnya jumlah persediaan untuk melakukan pemesanan kembali.

T-2 : Untuk mengetahui jumlah persediaan di periode mendatang.

(7)

3.2 Jenis dan Sumber Data

Data yang di butuhkan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder.

1) Data Primer

Data yang diperoleh secara langsung berupa tanggapan, saran, kritik, pertanyaan dan penilaian sebagai konsumen sebagai responden ; penjelasan dan keterangan pihak perusahaan serta keterangan hasil pengamatan secara langsung atas wawancara terhadap anggota perusahaan.

2) Data Sekunder

Data yang diperoleh secara tidak langsung, didapatkan dari satu atau arsip perusahaan, dan sumber-sumber terkait.

Sedangkan sumber – sumber untuk data tersebut adalah:

1) Riset lapangan

Penelitian dengan mengadakan peninjauan langsung pada lokasi perusahaan dengan maksud memperoleh data dan informasi melalui wawancara dan observasi.

2) Riset kepustakaan

Yaitu upaya penulis untuk memperoleh data melalui buku – buku sebagai landasan teori dalam penelitian.

3.3 Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi:

• Wawancara

Melakukan sesi tanya jawab kepada pihak atau staff di PT.

Telekomunikasi Indonesia mengenai survey yang dilakukan ketika berkunjung.

• Observasi

Melakukan pengamatan atau peninjauan secara langsung di tempat

penelitian yaitu di PT. Telekomunikasi Indonesia, dan mendapatkan

data secara langsung dari perusahaan.

(8)

BAB 4

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

4.2.1 Hasil Analisis Forecasting dengan Naive Method untuk Modem Internet

Sumber: Hasil Pengolahan Data (2014)

Gambar 4.1 Hasil Hitung QM Naive Method Modem Internet

4.2.2 Hasil Analisis Forecasting dengan menggunakan Moving Average untuk Modem Internet

Gambar 4.2 Hasil Hitung QM Moving Average Modem Internet

(9)

4.2.3 Hasil Analisis Forecasting dengan menggunakan Weighted Moving Average untuk Modem Internet

Gambar 4.3 Hasil Hitung QM Weighted Moving Average Modem Internet

4.2.4 Hasil Analisis Forecasting dengan menggunakan Exponential Smoothing untuk Modem Internet

Gambar 4.4 Hasil Hitung QM Exponential Smoothing Modem Internet

(10)

4.2.5 Hasil Analisis Forecasting dengan menggunakan Exponential Smoothing with Trend untuk Modem Internet

Gambar 4.5 Hasil Hitung QM Exponential Smoothing with Trend Modem Internet

4.2.6 Hasil Analisis Forecasting dengan menggunakan Linear Regression untuk Modem Internet

Tabel 4.1 Tabel Perhitungan 6 metode Forecasting Modem Internet

Metode MAD MSE Standard

Error

Next Period

Naive Method

197,4545 75,064,18 302,8946 1.712

Moving Average

167,2593 46,177,19 243,661 1.581

Weighted Moving Average

161,4222 48,435,33 249,5476 1.618,5

Exponential Smoothing

195,9151 57,046,67 264,0525 1.536,694

Exponential Smoothing with Trend

89,1096 57,338,27 264,7265 1.635,37

(11)

Linear Regression

127,8735 28,410,2 184,6408 1.603,046 Y = 1301,955 + 23,1608X

Sumber: Hasil Perhitungan Forecasting Modem Internet

4.2.7 Hasil Analisis Forecasting dengan menggunakan Naive Method untuk Modem Televisi

Gambar 4.7 Hasil QM Naive Method Modem Televisi

4.2.8 Hasil Analisis Forecasting dengan menggunakan Moving Average untuk Modem Televisi

Gambar 4.8 Hasil QM Moving Average Modem Televisi

(12)

4.2.9 Hasil Analisis Forecasting dengan menggunakan Weighted Moving Average untuk Modem Televisi

Gambar 4.9 Hasil QM Weighted Moving Average Modem Televisi

4.2.10 Hasil Analisis Forecasting dengan menggunakan Exponential Smoothing untuk Modem Televisi

Gambar 4.10 Hasil QM Exponential Smoothing Modem Televisi

(13)

4.2.11 Hasil Analisis Forecasting dengan menggunakan Exponential Smoothing with Trend untuk Modem Televisi

Gambar 4.11 Hasil QM Exponential Smoothing with Trend Modem Televisi

4.2.12 Hasil Analisis Forecasting dengan Linear Regression untuk Modem Televisi

Gambar 4.6 Hasil Hitung QM Linear Regression Modem Internet

Tabel 4.2 Tabel Perhitungan Forecasting Modem Televisi

Metode MAD MSE Standard

Error

Next Period

Naive Method 234,6364 110,264,1 367,1066 517

(14)

Moving Average

236,8889 82,199,68 325,0928 775,6666

Weighted Moving Average

230,4889 85,952,38 332,4308 741,4

Exponential Smoothing

258,6493 81,982,58 316,5453 728,9749

Exponential Smoothing with Trend

285,0813 93,955,51 338,8724 882,4136

Linear Regression

185,5373 47,093,55 237,7231 829,4848 Y = 579,3486 + 19,2413X

Sumber: Hasil Perhitungan Forecasting Modem Televisi

4.3.1 Hasil Analisis Perhitungan EOQ dengan menggunakan QM for Windows untuk Modem Internet

Gambar 4.13 Hasil EOQ Modem Internet dengan QM for Windows

(15)

4.3.2 Hasil Analisis Perhitungan EOQ Dengan Menggunakan QM for Windows untuk Modem Televisi

Gambar 4.14 Hasil EOQ Modem Televisi dengan QM for Windows

4.4.1 Hasil Analisis Perhitungan EOQ Secara Manual Modem Internet

1. Jumlah pemesanan ekonomis atau EOQ dapat dihitung sebagai berikut:

• EOQ = Q* =

• EOQ = Q* = = 295 unit

2. Jumlah persediaan rata-rata atau (Average Inventory) dapat dihitung sebagai berikut:

• Average Inventory =

• Average Inventory = = 147,605 unit = 148 unit 3. Jumlah aktivitas pemesanan ke pabrik dalam waktu 1 tahun atau

yang disebut juga (Order per period) dapat dihitung sebagai berikut:

• Order per period =

(16)

4. Jumlah biaya pengiriman modem internet pada PT.

Telekomunikasi Indonesia Jakarta Barat selama 1 tahun dapat dihitung sebagai berikut:

• Annual Setup Cost =

• Annual Setup Cost = Rp 3.837.776

5. Jumlah biaya perawatan modem internet pada PT. Telekomunikasi Indonesia Jakarta Barat selama 1 tahun dapat dihitung sebagai berikut:

• Annual Holding Cost =

6. Total biaya pemesanan yang harus dikeluarkan oleh PT.

Telekomunikasi Indonesia Jakarta Barat untuk mendapatkan modem internet selama 1 tahun dapat dihitung sebagai berikut:

• Total Unit Cost = Unit Cost x D

• Total Unit Cost = Rp 260.000 x 17.430 = Rp 4.531.800.000

7. Total biaya yang harus dikeluarkan oleh PT. Telekomunikasi Indonesia Jakarta Barat secara keseluruhan dapat dihitung sebagai berikut:

• Total Cost = Annual Holding Cost + Annual Setup Cost + Total Unit Cost

• Total Cost = + Rp 3.837.776 + Rp 4.531.800.000 = Rp 4.539.475.506

8. Jumlah pemesanan kembali atau (Reorder Point) agar PT.

Telekomunikasi Indonesia Jakarta Barat tetap memiliki persediaan sesuai dengan yang diinginkan, dapat dihitung sebagai berikut:

DD =

DD = Daily demand rate

DD = = 58,294

ROP = Safety Stock + (Lead time x DD)

(17)

= 1.600 + (4 x 58,294)

= 1.833,176 unit = 1.833 unit

4.4.2 Hasil Analisis Perhitungan EOQ Secara Manual Modem Televisi

1. Jumlah pemesanan ekonomis atau EOQ dapat dihitung sebagai berikut:

• EOQ = Q* =

2. Jumlah persediaan rata-rata atau (Average Inventory) dapat dihitung sebagai berikut:

• Average Inventory =

• Average Inventory = = 71.995 unit = 72.000 unit 3. Jumlah aktivitas pemesanan ke pabrik dalam waktu 1 tahun atau

yang disebut juga (Order per period) dapat dihitung sebagai berikut:

• Order per period =

4. Jumlah biaya pengiriman modem televisi pada PT.

Telekomunikasi Indonesia Jakarta Barat selama 1 tahun dapat dihitung sebagai berikut:

• Annual Setup Cost =

5. Jumlah biaya perawatan modem televisi pada PT. Telekomunikasi Indonesia Jakarta Barat selama 1 tahun dapat dihitung sebagai berikut:

• Annual Holding Cost =

(18)

6. Total biaya yang harus dikeluarkan oleh PT. Telekomunikasi Indonesia Jakarta Barat untuk mendapatkan modem televisi selama 1 tahun dapat dihitung sebagai berikut:

• Total Unit Cost = Unit Cost x D

• Total Unit Cost = Rp 533.412 x 8.453 = Rp 4.508.913.636 7. Total biaya yang harus dikeluarkan oleh PT. Telekomunikasi

Indonesia Jakarta Barat secara keseluruhan dapat dihitung sebagai berikut:

• Total Cost = Annual Holding Cost + Annual Setup Cost + Total Unit Cost

• Total Cost = Rp 3.815.735 + Rp 3.815.855 + Rp 4.508.913.636 = Rp 4.516.545.226

8. Jumlah pemesanan kembali atau (Reorder Point) agar PT.

Telekomunikasi Indonesia Jakarta Barat tetap memiliki persediaan sesuai dengan yang diinginkan, dapat dihitung sebagai berikut:

DD =

DD = Daily demand rate

DD = = 28,27

ROP = Safety Stock + (Lead Time x DD)

= 740 + (4 x 28,27)

= 853,08 unit = 853 unit

4.5 Implikasi Penelitian

Tabel 4.3 Hasil Analisis EOQ dan Forecasting dalam unit.

Analisis

Modem Internet Modem Televisi EOQ

(QM for Windows 2)

Forecasting (QM for Windows 2)

EOQ (QM for Windows 2)

Forecasting (QM for Windows 2) Hasil 295,21 1.603,046 143,99 829,4848

Sumber: Hasil Perhitungan EOQ dan Forecasting untuk Modem Internet dan Modem Televisi

(19)

BAB 5

SIMPULAN DAN SARAN

5.1 Simpulan

Hasil analisis yang telah dilakukan menghasilkan simpulan sebagai berikut:

• Berdasarkan perhitungan untuk mengetahui jumlah persediaan untuk melakukan pemesanan kembali yang ekonomis menggunakan metode Economic Order Quantity (EOQ). Perhitungan tersebut dilakukan dengan menggunakan software QM for Windows 2 dan juga secara manual. Dari hasil perhitungan, maka PT. Telekomunikasi Indonesia wilayah Jakarta Barat harus melakukan pemesanan modem internet sebanyak 295,21 unit atau = 295 unit pada titik pemesanan kembali mencapai 1.833,176 unit atau = 1.833 unit. Untuk modem televisi perusahaan harus memesan sebanyak 143,99 unit atau = 144 unit pada titik pemesanan kembali mencapai 853,08 unit atau = 853 unit.

• Berdasarkan perhitungan untuk mengetahui jumlah persediaan di periode mendatang menggunakan Forecasting dengan 6 metode yaitu, Naive Method, Moving Average, Weighted Moving Average, Exponential Smoothing, Exponential Smoothing with Trend, Linear Regression. Telah didapat metode terbaik untuk menentukan besarnya persediaan kedua modem tersebut pada bulan Januari 2015, yaitu dengan menggunakan metode Linear Regression karena memiliki nilai MAD dan MSE terkecil diantara keenam metode lainnya. Perhitungan tersebut dilakukan dengan menggunakan software QM for Windows 2. Dari hasil perhitungan, maka PT. Telekomunikasi Indonesia wilayah Jakarta Barat harus melakukan pemesanan modem internet sebanyak 1.603,046 unit atau = 1.603 unit.

Untuk modem televisi perusahaan harus memesan sebanyak 829,4848 unit atau = 829 unit pada bulan Januari 2015.

5.2 Saran

Berdasarkan kesimpulan yang telah diambil, maka untuk mengurangi tingkat

kerugian akibat kesalahan terhadap pembelian kedua modem untuk persediaan

perusahaan, penulis mengusulkan beberapa saran yang dapat menjadi masukan bagi

PT. Telekomunikasi Indonesia wilayah Jakarta Barat.

(20)

• Sebaiknya perusahaan harus melakukan perhitungan untuk menentukan titik pemesanan kembali dan jumlah pemesanan yang ekonomis yang kemudian dilanjutkan dengan pembelian kedua modem tersebut berdasarkan hasil perhitungan, maka perusahaan akan lebih menghemat biaya dan meningkatkan keuntungan dengan tidak adanya atau berkurangnya biaya penyimpanan serta perawatan barang di gudang yang dapat mengakibatkan kerugian pada perusahaan. Sehingga biaya yang seharusnya dikeluarkan untuk penyimpanan dan perawatan barang bisa dialokasikan ke biaya-biaya lainnya.

• Dalam persediaan barang untuk mendukung penjualan produk internet dan siaran televisi, sebaiknya perusahaan meramalkan jumlah persediaan terhadap modem internet dan modem televisi berdasarkan data historis tahun terakhir yang kemudian dilanjutkan dengan melakukan pembelian kedua modem berdasarkan hasil dari perhitungan peramalan tersebut.

Maka akan menghindari perusahaan dari kerugian kesalahan pemesanan.

DAFTAR PUSTAKA

Affifudin, H. (2013). Dasar-Dasar Manajemen. Bandung: Alfabeta.

Aminudin. (2005). Prinsip-Prinsip Riset Operasi. Jakarta: Erlangga.

Chase, Richard. B., Jacobs, F. Robert., and Aquilano, Nicholas. J. (2006). Operations Management 11st Edition For Competitive Advantage with Global Cases.

USA: McGraw-Hill.

Daft, Richard. L. (2006). Manajemen, Edisi 6. Jakarta: Salemba Empat

Daft, Richard. L. (2007). Management.

Understanding the Theory and Design of Organizations. USA: Pearson Education.

Deitiana, Tita. (2011). Manajemen Operasional Strategi dan Analisa Services dan Manufaktur. Jakarta: Mitra Wacana Media.

Evans, James. R. and Collier, David. A. (2008). Operations Management. An Integrated Goods and Services Approach. USA: Thomson South-Western.

Handoko, T. Hani. (2014). Dasar-Dasar Manajemen Produksi Dan Operasi.

Yogyakarta: BPFE.

(21)

Heizer, J., & Render, B. (2006). Manajemen Operasi, Edisi 7. Jakarta: Salemba Empat.

Heizer, J., & Render, B. (2009). Manajemen Operasi. Jakarta: Salemba Empat.

Heizer, J., & Render, B. (2011). Operations Management, 10th Edition. USA:

Pearson Education.

Herjanto, E. (2007). Manajemen Persediaan, Edisi 11. PT. Gramedia Widia Sarana Indonesia, Jakarta

Jacobs, F. Robert., and Chase, Richard. B. (2011). Operations and Supply Chain Management, Global Edition. USA: McGraw-Hill.

Krajewskii, Lee. J., Ritzman, Larry. P., and Malhotra, Manoj. K. (2007). Operations Management, Processes and Value Chains, 8th Edition. USA: Pearson Education.

Morse., and Kimball. (2005). Riset Operasi dan Ekonofisika. Jakarta : Bumi Aksara.

Murahartawaty. (2009) Penjadwalan dan Jaringan Kerja. Jakarta: Sekolah Tinggi Teknologi.

Pardede. (2005). Manajemen Operasi dan Produksi. Cetakan Tujuh. Yogyakarta:

Andi.

Prawirosentono, D. S. (2007). Manajemen Operasi. Jakarta: Bumi Aksara.

Robbins, Stephen. P., and Coulter, Mary. (2009). Management. USA: Pearson Education.

Russell, Roberta. S., and Taylor, Bernard, W. (2011). Operations Management, 7th Edition. USA: John Wiley & Sons, Inc.

Sarjono, H. (2010). Aplikasi Riset Operasi. Jakarta: Salemba Empat.

Siswanto. (2007). Pengantar Manajemen. Jakarta: Bumi Aksara.

Soebandi, Koesmawan. A., dan Kosasih, Sobarsa. (2014). Manajemen Operasi.

Jakarta: Mitra Wacana Media.

Stoner, James. A. F. (2006). Management. USA: Pearson Education.

Zulfikarijah, F. (2005). Manajemen Operasional. Malang: UMM.

Zulfikarijah, F. (2005). Manajemen Persediaan. Malang: UMM.

Febrian, G. (2014). Perbandingan Nilai Pengendalian Persediaan Bahan Baku dengan Metode Economic Order Quantity (EOQ) pada PD. Aneka Cipta Fiber Glass.

1 (3): 1-6

(22)

Mahardhika, A., Rahman, A., dan Efranto, R. Y. (2013). Analisis Perbandingan Pengendalian Persediaan Bahan Baku dengan Pendekatan Metode Economic Order Quantity dan Metode Kanban. 1 (3): 1-10

Maukar, Anastasia. L., Ong, Johan. O., dan Christananda, Y. (2013). Implementing Economic Order Interval for Multiple Items to Reduce Total Inventory Costs.

14 (1): 1-14

Sakkung, Carien. A., Sinuraya, C. (2011). Perbandingan Metode EOQ (Economic Order Quantity) dan JIT (Just In Time) Terhadap Efisiensi Biaya Persediaan dan Kinerja Non-Keuangan pada PT. Indoto Tirta Mulia. 2 (5): 1-19

Mahadevan, B., (2009), Operations Management Theory and Practice, Dorling

Kindersley Pvt, Ltd, New Delhi, India , diakses 28 Mei 2015 di

www.books.google.com

(23)

RIWAYAT PENULIS

DATA PRIBADI

Nama : Alfa Lucianto Suwandi Tempat, tanggal lahir : Manado, 01 April 1992 Jenis Kelamin : Laki-laki

Status Perkawinan : Belum Menikah Berat Badan : 82 kg

Tinggi Badan : 169 cm

Agama : Kristen

Kewarganegaraan : Indonesia

Alamat : Jl. Perum Marco Duta Blok F/7 No. 124, Ranomut Lingk. III 95128, Manado, Sulawesi Utara, 95128, Indonesia

Telepon : 087883441668

Email : alfa.swndi@gmail.com PENDIDIKAN FORMAL

2010 – 2015 : Bina Nusantara University, Bachelor (S1), Management GPA : 2.4

Jakarta, Indonesia

INFORMAL EDUCATION

2014 – 2015 : English First, English Course Jakarta Indonesia

ENGLISH SKILL English Speaking : Good Writing : Good Reading : Excellent

OTHER INFORMATION

Driving Licence : A, C